目录

一、K8S概述

1、什么是K8S

2、为什么要用K8S

3、作用及功能

二、K8S的特性

1、弹性伸缩

2、自我修复

3、服务发现和复制均衡

5、自动发布和回滚

6、集中化配置管理和秘钥管理

7、存储编排

8、任务批量处理运行

三、K8S的集群架构

四、K8S的核心组件

1、Master组件

①Kube-apiserver

②Kube-controller-manager

③Kube-scheduler

2、配置存储中心etcd

3、Node组件

①Kubelet

②Kube-Proxy

③docker或rocker

4、K8S三种负载均衡模式

5、K8S架构工作流程

6、K8S的核心概念

①Pod

②Pod控制器

7、Label标签

8、Label选择器(Label selector)

9、Service

10、Ingress

一、K8S概述

1、什么是K8S

K8S全程为Kubernetes，由于K到S直接有8个字母简称为K8S。

版本：目前一般是1.18~1.2.0，后续可能会到1.24-1.26，1.24版本后丢弃了docker(如需要使用需要第三方插件配合)，目前最新版本是1.27

官网：https://kubernetes.io

GitHub：GitHub - kubernetes/kubernetes: Production-Grade Container Scheduling and Management 

2、为什么要用K8S

①试想下传统的后端部署办法:把程序包(包括可执行二进制文件、配置文件等)放到服务器上，接着运行启动脚本把程序跑起来，同时启动守护脚本定期检查程序运行状态、必要的话重新拉起程序。
②设想一下，如果服务的请求量上来，已部署的服务响应不过来怎么办?传统的做法往往是，如果请求量、内存、CPu超过阈值做了告警，运维人员马上再加几台服务器，部署好服务之后，接入负载均衡来分担已有服务的压力。
③这样问题就出现了:从监控告警到部署服务，中间需要人力介入!那么，有没有办法自动完成服务的部署、更新、卸载和扩容、缩容呢，而这就是K8S要做的事情:自动化运维管理容器化(Docker) 程序。

④解决了docker的以下个问题

●单机使用，无法有效集群
●随着容器数量的上升，管理成本攀升
●没有有效的容灾、自愈机制
●没有预设编排模板，无法实现快速、大规模容器调度
●没有统一的配置管理中心工具
●没有容器生命周期的管理工具
●没有图形化运维管理工具

3、作用及功能

①作用：用于自动部署、扩展、管理编排容器化应用程序。

②功能：容器编排、资源调度、弹性伸缩、部署管理、服务发现等。

二、K8S的特性

1、弹性伸缩

使用命令、UI或者基于CPU使用情况自动快速扩容和缩容应用程序实例，保证应用高并发时的高可用和业务低峰时回收资源，以最小成本运行服务。

2、自我修复

在节点故障时重新启动失败的容器、替换和重新部署，保证预期的副本数量，杀死健康检查失败的容器，并在未准备好之前不会处理客户端请求，确保线上服务不中断。

3、服务发现和复制均衡

为多容器提供同一的访问入口(内部ip地址和一个dns名称)，并且负载均衡关联所有容器，用户无需考虑容器ip问题

5、自动发布和回滚

默认是滚动发布模式(其他二种发布模式，蓝绿发布、灰度发布)。采用滚动更新策略更新应用，一次更新一个Pod而不是同时删除所有Pod如果更新过程中有问题可以回滚更改确保业务升级不受影响

6、集中化配置管理和秘钥管理

管理机密数据和应用程序配置，而不是把敏感数据暴露在镜像中，提高敏感数据安全性、可以将一些常用的配置存储在k8s中，方便应用程序使用

7、存储编排

支持外挂存储并对外挂存储进行编排，挂载外部存储系统，无论是来自本地存储，公有云还是网络存储（NFS、ceph、GlusterFS）都作为集群资源的一部分使用，极大提高存储使用灵活性

8、任务批量处理运行

提供一次性任务，定时任务；满足批量数据处理和分析的场景

三、K8S的集群架构

1、K8S是属于主从设备模型(master-slave架构)，master负责集群的调度管理和运维，slave节点是集群中运算工作负载节点，企业中一般最少2台master，多数为3台作为负载。

2、主节点成为master节点，从节点成为worker node节点。每个node都会被master分配任务

3、master可以在任何集群中的计算机上运行，建议给master一台独立的服务器防止master出问题所有控制命令都将实现，worker node节点宕机该机器上的任务会被自动转移其他节点继续运行

四、K8S的核心组件

1、Master组件

①Kube-apiserver

统一请求入口服务组件，所有资源请求或者调用都通过Kube-apiserver入口提供的接口进行，以Http Restful API 提供接口服务，所有对资源的增删改查和监听都交给APIserver处理，然后再交给ETCD存储(键值对存储方式，相当于分布式数据库)。APIserver负责接受所有请求(uI和CLI)，然后根据用户具体请求通知其他组件干活，APIserver相当于K8S的大脑

②Kube-controller-manager

运行管理控制器由各种控制器组成，处理常规任务的后台线程，所有资源对象的自动化控制中心。在K8S中一个资源对应一个控制器，controller-manager负责管理这些控制器，通过API server监控整个集群的状态，确保集群处于预期的工作状态，当某个node意外宕机，controlle-manager会及时发现并自动化修复，确保集群处于预期的工作状态。

③Kube-scheduler

负责资源调度的进程，根据调度算法(62种算法)为新创建的Pod选择一个合适的Node节点

可以理解成K8s所有Node节点的调度器，当用户要部署服务时，Scheduler会根据调度算法选择最合适的Node节点来部署Pod。

预选策略(predicate)：首选过滤掉资源不满足的node

优选策略(priorities)：预选后的满足的节点进行打分排名选择最优的node

2、配置存储中心etcd

etcd：K8s的存储服务，是分布式键值存储系统，最少三台最优为8G内存。存储了K8S的关键配置和用户配置并且持久化保存，K8s中仅有API server才具有读写权限，其他组件必须通过API server的接口才能读写数据。端口为2379和2380,2379用于对外客户的提供通信，2380用于对集群服务器间内部的通信

3、Node组件

①Kubelet

Node节点的监视器，以及与Master节点的通讯器。Kubelet是Master节点安插在Node节点的眼线，会定时向API server汇报自己Node节点上运行服务的状态，并接受来自Master节点的指示采取调整措施(例如创建Pod)。

从Master节点获取自己节点上Pod的期望状态(例如运行什么容器、运行的副本数量、网络等)，直接与容器引擎交互实现容器的声明周期管理，如果自己节点上的Pod状态与期望状态不一致调用对应容器的接口达到预期状态

管理镜像和容器的清理工作，保证节点上镜像不会占满磁盘，退出的容器不会占用太多的资源

②Kube-Proxy

每个节点上实现Pod网络代理，是K8S Service 资源的载体，负责维护网络规则和四层负载均衡工作，负责写入规则至iptables、ipvs等实现服务映射访问的。

本身不是直接给Pod提供网络，Pod的网络是由Kubelet提供的，实际上维护的是虚拟的Pod集群网络

Kube-apiserver通过监控Kube-Proxy 进行对Kubernetes Service的更新和端点的维护。

在K8S集群中微服务的负载均衡是由Kube-proxy实现的。Kube-proxy是K8S集群内部的负载均衡器。它是一个分布式代理服务器，在K8S的每个节点上都会运行一个Kube-proxy 组件。

③docker或rocker

容器引擎，运行容器，负责本机的容器创建和管理工作

4、K8S三种负载均衡模式

①namespace

②iptables(默认使用 )

③ipvs(此模式更快，所有安装是需要更改为此模式。内核运行更快，性能更好。 )

5、K8S架构工作流程

①运维人员操作Kubectl命令向API server发送任务请求，先到Auth进行鉴权认证，然后进到API Server中，API Server存储操作到Etcd

②然后API Server根据Etcd中用户执行的操作调用 controller manager对应的控制器进行操作，例如创建

③controller manager通过调用创建控制器到API Server创建replication副本，APIserver将操作存到Etcd中，API Server再调用Scheduler进行算法选择为Pod选择最合适的节点创建，Scheduler需要通过API Server在node节点上的Kubelet进行预选策略和优选策略选择最优的node节点APIserver将动作保存到Etcd中

④Scheduler选择完节点后通过APIserver的Kubelet在对应的node节点上创建Pod，并通知对应node节点的doker在Pod中创建容器

⑤容器需要对外提供服务时，通过node节点的Kube-Proxy代理对外映射端口信息，Kube-proxy进来后通过service负载均衡器分发到容器上，访问容器是根据Label标签访问的。

6、K8S的核心概念

包含：Pod、Label、Service、Replication、Controller。等

①Pod

是K8s创建或者部署的最小/最简单的基本单位，一个Pod代表集群上正在运行的一个进程，Pod里面可以放很多容器。一个Pod由一个或多个容器组成，Pod中的容器共享网络、存储和计算资源在同一台Docker主机上运行，一个Pod可以运行多个容器，又称为边车模式(sidecar)。生产中一般一个Pod就一个容器或者是有多个强关联性互补的容器

同一个Pod直接的容器可以通过localhost互相访问，并且可以挂载Pod内所有数据卷。不同Pod之间的容器不能用localhost访问，也不能挂载Pod内所有数据卷。

②Pod控制器

Pod控制器是启动Pod的一种模板，用来保证在K8S里启动Pod应始终按照用户的预期运行

Deployment：无状态应用部署即无论谁来访问都是一样的例如http网页

有状态协议：需要持久化

无状态协议：一次性的不需要持久化，每一次请求都是一条新的数据

Replicaset：受控于Deployment，确保预期的Pod副本数量，Replicaset的通就是管理和控制Pod管理他们好好工作，若发现某个Pod不行了就找个新的Pod来做替换。

Daemonset：确保所有节点运行同一类Pod，保证每个节点上都有一一个此类Pod运行，通常用于实现系统级后台任务。

Statefulset：有状态应用部署

Job：一次性任务。根据用户的设置，Job 管理的Pod把任务成功完成就自动退出了。

Cronjob：周期性计划性任务

7、Label标签

①标签是K8s特色的管理方式便于分类管理资源对象

②label可以附加到各种资源对象上，例如：node、Pod、service、Rc等，用于关联对象、查询和筛选

③一个label是一个key-value的键值对，key-value都由用户自定义

④一个资源对象可以定义任意数量的label，同一个label也可以被添加到任意数量的资源对象中，也可以在对象创建后动态添加或者删除

⑤可以通过给指定的资源对象捆绑一个或多个不通的label，实现多维度的资源分组管理功能

8、Label选择器(Label selector)

①给某个资源对象定义一个Label，就相当于给他打开了一个标签，随后可以通过标签选择器(Labelselector)查询和筛选拥有某些Label的资源对象。

②标签选择器目前有两种:基于等值关系(等于、不等于)和基于集合关系(属于、不属于、存在。

9、Service

K8S集群中每个Pod会被分配一个单独的ip地址，但是由于Pod是有生命周期的(可以被创建而且销毁后不会再重启)，随时可能会因为业务ip的变更，导致这个ip地址会随着Pod的销毁而消失

Service就是用来解决这个问题的核心概念：

Service：通过标签选择器关联具有对应Lable的Pod，再把相关的Pod IP加入自己的Endpoints当中，service根据Endpoints里的Ip进行转发

不是服务的含义，更像是一个网关层、流量均衡器、Service作用于那些Pod由标签选择器来定义。

service可以看作一组提供相同服务的Pod的对外访问接口，客户端需要访问的服务就是Service的对象，每个Service都有一个虚拟的ip，会自动向后端做转发。

负载均衡功能：自动把请求流量分配到后端所有的服务上，可以对客户端透明的做水平扩展，实现此功能的关键是Kube-proxy，Kubeproxy运行在每个节点上监听APIserver中服务对象的变化，三种流量调度模式：userspace、iptables(利用的nat默认但不常用)、ipvs(推荐，性能最好)，实现网络的转发

Service是K8s服务的核心，屏蔽了服务细节，统一了对外暴露服务接口，真正做到了微服务。用户只需要关注一个Service入口即可，不需要关注具体请求那个Pod。用户不会感知因为Pod上服务的意外崩溃K8S重新拉起Pod而导致的ip变更，也不会感知到因服务升级、服务变更等带来的Pod替换而导致的IP变化。

10、Ingress

service负责K8s集群内部的网络拓扑(四层)、Ingress负责集群外部的网络(七层)，将客户的请求转发给对应的service处理，然后service根据label负载均衡给Pod